为此取得成功的是优化库的可用性,例如Abinit [8],Quantum Espresso [9],VASP [10],Berkleygw [11],Yambo [12],Triqs [13]和更多[14],并利用了一遍又一遍地开发复杂的代码。如果没有这样的公共代码,每个研究人员都必须自己实施该方法,从而与最有可能的次级最佳结果创造了许多冗余工作。因此,方法的广泛适用性是拥有可用的公共代码的广泛适用性,以及有关实施中最佳实践的有记录的知识。在相关材料的研究中,上面提到的基于AB-Initio的治疗方法包含许多重要特征。但是,来自电子相互作用的超导顺序以及在多体schrödinger方程的近似So中产生的远程相互作用的其他效果仅包括部分或根本不包括。这创造了对我们可以连接到这些开发的方法和代码的需求,并通过添加缺失的作品来表达现状。在计算凝结物理学中,从有效的低能描述开始,仅保留少数相关的频带,它已被证明有效。如何到达这样的折叠模型的过程构成了第一个障碍。随后,我们仍然必须求解一个模型,其中包括一些频段,并具有相互作用的相互作用。要解决此类问题,我们通常需要引入近似值,这应该得到很好的控制。库基于通用模型接口(参见对于一类宽类材料,我们可以使用缠扰性方法,例如随机相位近似(RPA),Parquet近似[15]和FRG [16,17]。前者仅包含特定的图形通道,而二线却是图形的,因此是扩展Ab-Initio机械的主要候选者;问题是,整个方程式,结合其所有依赖项的实施超出了我们目前的影响力。在本文中,我们提出了分歧1 - 开源,高性能(多节点CPU&Multi-gpu)C / C ++ / Python库(在[18]上可用),该库实现了FRG的不同口味[16,17]。第3节)和三个不同的计算后端:(i)网格frg [19,20],(ii)截断的unity frg(tu 2 frg)[21 - 23]和(iii)轨道空间n-patch frg [24 - 26]。每个中央方程都执行不同的近似值,从而产生不同的数值复杂性,如附录d所述。本文被设计为动手介绍分歧的使用。因此,我们将FRG简要概括为第2节中的数值方法,介绍了第3节中的模型结构,解释了如何在第4节中求解流程方程以及如何在第5节中分析结果。
超越了ohnishi参数:将解离能与聚合物蚀刻相关联Stanfield Youngwon Lee *,Min Kyung Jang,Jae Yun Ahn,Jae Yun Ahn,Jung Jung June Lee和Jin Hong Park Dupont Electronics&Internalics&Internalics&Industrial,20 Samsung 1-Ro 5gil,Hwaseong-si,Gyeeegi-siea,gyeeeegi-do, *stanfield.lee@dupont.com随着光刻图案的大小继续减少,具有快速蚀刻速率和高蚀刻选择性的功能性子层对于维持良好的长宽比和促进成功的模式转移是必要的。因此,预测聚合物蚀刻速率的方法的研究和开发对于设计聚合物在光刻子层中的成功利用至关重要。从这些方法中,OHNISHI参数通常被称为聚合物在某些蚀刻条件下的易于易于。,尽管O.P.值可以是一个强大的预测工具,在某些单体的实现中发现了实际蚀刻率的差异。试图阐明导致这些变化的因素,计算了一系列具有已知蚀刻速率的聚合物的键解离能。与先前引用的研究结合使用,我们的初始发现概述了采用解离能作为OHNISHI参数的替代方案的优势。关键字:ohnishi参数,蚀刻速率,功能性子公司,债券解离能1。引言随着光刻术继续向较低波长的能源过渡,以满足对较小模式大小的需求[1-3],因此新的材料设计正在不断变化,以满足每一代的需求。然而,尽管每一代人的逝世经常导致不同的子层要求,但某些关键参数仍然坚定不移。其中一种是具有相对更快的蚀刻速率或更高蚀刻性的材料,而蚀刻性的选择性比构成光蛋白天(PR)层的材料。可以提出,随着光刻堆栈的大小不断缩小[4],蚀刻率不再是主要因素。的确,对有机单层的研究[5-10],薄无机子层[11-13],甚至没有有机子层[14]的研究。然而,诸如涂层均匀性,差的模式转移和粘附等问题以及有机抵抗和底层之间的兼容性问题阻碍了这些方法的广泛应用[15,16]。
diatom-Diatom碰撞的量子古典(QC)方法是由G.D.计费[6],被证明是准确,有效的,可以获得涉及振动能传递的重型突击过程的横截面和速率系数。该方法的关键特征是,振动的自由度是机械处理的,而其他自由度(翻译和旋转运动)则经过经典处理。为了以自洽的方式处理整个系统,量子机械的自由度必须在周围经典动作的影响下正确地发展。反过来,经典的自由度必须对量子过渡做出正确的反应。在目前的两个双原子分子的量子古典方法中,振动和旋转振动耦合通过紧密耦合方程式对量子进行量子处理。首先,总振动波函数是根据旋转扰动的摩尔斯波波函数ϕ v 1(r 1,t)ϕ v 2(r 2,t)扩展的:
性质 性质 性质 性质 性质 值 值 值 值 值 备注 备注 备注 备注 备注 • 方法 方法 方法 方法 方法 pH值 pH值 pH值 pH值 pH值 无资料 未知 熔点 / 凝固点 熔点 / 凝固点 熔点 / 凝固点 熔点 / 凝固点 熔点 / 凝固点 无资料 未知 初沸点和沸程 初沸点和沸程 初沸点和沸程 初沸点和沸程 初沸点和沸程 无资料 未知 闪点 闪点 闪点 闪点 闪点 无资料 未知 蒸发速率 蒸发速率 蒸发速率 蒸发速率 蒸发速率 无资料 未知 易燃性(固体, 气体) 易燃性(固体, 气体) 易燃性(固体, 气体) 易燃性(固体, 气体) 易燃性(固体, 气体) 无资料 未知 空气中的燃烧极限 空气中的燃烧极限 空气中的燃烧极限 空气中的燃烧极限 空气中的燃烧极限 未知 燃烧或爆炸上限 燃烧或爆炸上限 燃烧或爆炸上限 燃烧或爆炸上限 燃烧或爆炸上限 无资料 燃烧或爆炸下限 燃烧或爆炸下限 燃烧或爆炸下限 燃烧或爆炸下限 燃烧或爆炸下限 无资料 蒸气压 蒸气压 蒸气压 蒸气压 蒸气压 无资料 未知 蒸气密度 蒸气密度 蒸气密度 蒸气密度 蒸气密度 无资料 未知 相对密度 相对密度 相对密度 相对密度 相对密度 无资料 未知 水溶性 水溶性 水溶性 水溶性 水溶性 无资料 未知 溶解度 溶解度 溶解度 溶解度 溶解度 无资料 未知 分配系数 分配系数 分配系数 分配系数 分配系数 无资料 未知 自燃温度 自燃温度 自燃温度 自燃温度 自燃温度 392.8 °C 分解温度 分解温度 分解温度 分解温度 分解温度 无资料 未知 运动粘度 运动粘度 运动粘度 运动粘度 运动粘度 无资料 未知 动力粘度 动力粘度 动力粘度 动力粘度 动力粘度 无资料
性质 性质 性质 性质 性质 值 值 值 值 值 备注 备注 备注 备注 备注 • 方法 方法 方法 方法 方法 pH值 pH值 pH值 pH值 pH值 无资料 未知 熔点 / 凝固点 熔点 / 凝固点 熔点 / 凝固点 熔点 / 凝固点 熔点 / 凝固点 无资料 未知 初沸点和沸程 初沸点和沸程 初沸点和沸程 初沸点和沸程 初沸点和沸程 无资料 未知 闪点 闪点 闪点 闪点 闪点 无资料 未知 蒸发速率 蒸发速率 蒸发速率 蒸发速率 蒸发速率 无资料 未知 易燃性(固体, 气体) 易燃性(固体, 气体) 易燃性(固体, 气体) 易燃性(固体, 气体) 易燃性(固体, 气体) 无资料 未知 空气中的燃烧极限 空气中的燃烧极限 空气中的燃烧极限 空气中的燃烧极限 空气中的燃烧极限 未知 燃烧或爆炸上限 燃烧或爆炸上限 燃烧或爆炸上限 燃烧或爆炸上限 燃烧或爆炸上限 无资料 燃烧或爆炸下限 燃烧或爆炸下限 燃烧或爆炸下限 燃烧或爆炸下限 燃烧或爆炸下限 无资料 蒸气压 蒸气压 蒸气压 蒸气压 蒸气压 无资料 未知 蒸气密度 蒸气密度 蒸气密度 蒸气密度 蒸气密度 无资料 未知 相对密度 相对密度 相对密度 相对密度 相对密度 无资料 未知 水溶性 水溶性 水溶性 水溶性 水溶性 无资料 未知 溶解度 溶解度 溶解度 溶解度 溶解度 无资料 未知 分配系数 分配系数 分配系数 分配系数 分配系数 无资料 未知 自燃温度 自燃温度 自燃温度 自燃温度 自燃温度 392.8 °C 分解温度 分解温度 分解温度 分解温度 分解温度 无资料 未知 运动粘度 运动粘度 运动粘度 运动粘度 运动粘度 无资料 未知 动力粘度 动力粘度 动力粘度 动力粘度 动力粘度 无资料
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在航空航天工业中,疲劳裂纹扩展对飞机结构机械装配设计构成了严重威胁。在这些结构中,裂纹扩展是一个需要认真处理的问题,因为除了经济损失之外,还会影响人员生命安全。疲劳裂纹扩展 (FCG) 速率是在恒定振幅载荷作用下,裂纹随循环数增长的速率。分析曲线后发现,应力强度因子 (SIF) 范围“ ∆𝐾 ”与 FCG 速率“ 𝑑𝑎 𝑑𝑁 ⁄ ”之间的相关性呈偏离线性关系,曲线的区域 II 也称为巴黎区域。经验公式方法不能令人满意地处理线性因子。与之前的方法相比,机器学习算法凭借其出色的学习能力和灵活性,能够更好地处理非线性问题。在本研究工作中,利用基于遗传算法、爬山算法和模拟退火算法的优化神经网络来预测 FCG 率。通过对 2324-T39、7055-T7511 和 6013-T651 等不同航空铝合金进行测试,验证了所提出的技术。通过基于模拟退火的优化神经网络,对铝合金 6013-T651 的最小预测 MSE 为 1.0559 × 10 −9。此外,结果与实验过程中设想的数据非常吻合。
在这项工作中,我们对香草生成对抗网络(GAN)的非反应性特性进行了详尽的研究。与先前已知的结果相比,我们证明了基础密度P ∗与GAN估计值之间的Jensen-Shannon(JS)差异的甲骨文不平等。我们界限的优势在应用于非参数密度估计的应用中变得明确。我们表明,GAN估计值和P ∗之间的JS差异与(log n/ n)2β/(2β + d)的速度快速衰减,其中n是样本大小,β决定了p ∗的平滑度。这种收敛速率与最佳的密度相吻合(至对数因素)与最佳的密度相一致。关键字:生成模型,甲骨文不平等,詹森 - 香农风险,最小值率,非参数密度估计。
摘要 — 端节点之间的高效信息路由是安全量子网络和量子密钥共享的关键推动因素,这依赖于随时间推移创建和维持纠缠态。然而,这种成对纠缠会由于通道损耗和网络节点上纠缠光子的存储而退化。纠缠态反过来会影响保真度,保真度是量化一对量子态相似程度的指标。在本文中,我们提出了一种路由解决方案,该解决方案可满足接收器对从多个发射器节点接收的量子信息施加的阈值保真度要求。我们的解决方案从网络内的此类节点池中选择中间中继器,以最大化量子信息传输的总速率。为此,我们首先提供相邻节点之间保真度损失以及端到端量子数据速率的表达式。然后,我们提出了一种新颖的两阶段路由解决方案,该解决方案(i)使用保真度作为成本度量来确定每个发射器的 k 条最短路径,以及(ii)(启发式地)根据中继器节点是否具有单个或多个可用内存单元为每个发射器分配一条路径。模拟结果表明,我们提出的基于保真度的路由解决方案满足广泛的保真度要求 [0.6-0.79],同时最大化量子信息传输速率,优于现有的基于距离和跳跃的路由方法。索引术语 — 量子网络、量子中继器、量子路由、量子通信、纠缠